Kariera

O pracodawcy

Firma komercjalizująca system nadzoru poszukuje Inżyniera ML, który wesprze rozwój technologii zdalnego monitorowania obiektów.

Firma planuje wprowadzić funkcję automatycznego wykrywania unoszących się zanieczyszczeń, która będzie wykorzystywać rozpoznawanie obrazów do określenia powierzchni wody pokrytej zanieczyszczeniami (pianka, osad, tłuszcz, ciała obce itp.). Funkcja ta musi być wystarczająco dokładna i powtarzalna, aby mogła zostać skomercjalizowana.

Zakres obowiązków

• Przegląd istniejących modeli ML do obliczeń zanieczyszczeń na powierzchni wody.
• Doradztwo zespołowi w zakresie ML, ze szczególnym uwzględnieniem rozpoznawania obrazów.
• Rozwój lub udoskonalanie modeli tak, aby spełniały oczekiwania zarządu produktu.
• Wsparcie transferu modelu do produkcji na skalę komercyjną, w tym rozwój procesów i narzędzi do automatyzacji i kontroli jakości.

Fazy pracy:

1. Faza MVP (Minimum Viable Product):
   • Przegląd i optymalizacja istniejących modeli ML.
   • Zwiększanie wiedzy zespołu w zakresie ML, w szczególności rozpoznawania obrazów.
   • Praca w niepełnym wymiarze godzin (1-2 dni w tygodniu).
   • Start: jak najszybciej.
2. Faza produkcyjna:
   • Wsparcie zespołu w przeniesieniu modelu do skalowalnej produkcji.
   • Rozwój procesów i narzędzi do automatyzacji, takich jak definicja obszaru zainteresowania (ROI), aktualizacje modelu, ponowne treningi, kontrola jakości obrazów itp.
   • Pełny etat.

Wymagania

• 2-5 lat doświadczenia w przetwarzaniu obrazów, rozpoznawaniu obrazów, deep learning i regresji.
• Doświadczenie w realizacji co najmniej jednego projektu związanego z rozpoznawaniem obrazów bazującym na deep learning.
• Znajomość Python, JIRA, Confluence.
• Umiejętność prowadzenia technicznych dyskusji w języku angielskim z zespołami z Europy i USA.
• Gotowość do uczestnictwa w codziennych stand-upach i cotygodniowych spotkaniach (rano i po południu czasu europejskiego).

Oferta

• Możliwość pracy nad innowacyjnym projektem zdalnego monitorowania.
• Elastyczny czas pracy na etapie MVP.
• Możliwość rozwoju zawodowego i nauki nowych technologii.
• Praca w międzynarodowym zespole.